| 基于粗糙集与神经网络的农机化发展水平评估方法 |
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| 引用本文： | 何勇,冯雷,吴春霞.基于粗糙集与神经网络的农机化发展水平评估方法[J].农业机械学报,2004,35(2):100-103. |
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| 作者姓名： | 何勇 冯雷 吴春霞 |
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| 作者单位： | 1. 浙江大学生物系统工程与食品科学学院
2. 美国田纳西大学 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 (项目编号 :3 0 2 70 773 )，浙江省自然科学基金资助项目 (项目编号 :3 0 12 70 ,RC0 2 0 67)，高等学校优秀青年教师教学科研奖励基金资助项目 (项目编号 :0 2 411 |
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| 摘 要： | 在分析现有农业机械化发展水平评价方法的基础上 ,提出了粗糙集理论与人工神经网络技术相结合的农业机械化发展水平评价指标简化体系和评价方法。实例表明 ,约简后的指标体系可以获得原有指标体系的分类结果 ,但比原有模型少了 6 0 %的指标 ,大大减少了信息的需求量 ,为农机化水平评价提供了一种新的途径。
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| 关 键 词： | 农业机械化 评估 粗糙集理论 人工神经网络 |
| 修稿时间： | 2002年8月23日 |
Evaluating Methods of Agricultural Mechanization Based on the Rough Set Theory and Neural Network Technology |
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| He Yong,Feng Lei.Evaluating Methods of Agricultural Mechanization Based on the Rough Set Theory and Neural Network Technology[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2004,35(2):100-103. |
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| Authors: | He Yong Feng Lei |
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| Abstract: | The evaluation of developing level of agricultural mechanization should be improved to reinforce the function of agricultural mechanization. By analyzing an existing method of evaluating the level of agricultural mechanization, this paper presented a new simplified evaluating method on basis of the rough set theory and neural network technology. The method could educe the same evaluating result as the existing method, and could reduce about 60% information requirements as the previous method. |
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| Keywords: | Agricultural mechanization Evaluation Rough set theory Neural network |
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